研究提出用贝叶斯优化调贝叶斯优化参数

Satoshi Katayama等作者提交预印本论文，提出用贝叶斯优化（BO）本身来优化BO算法的参数配置。其做法是：先从BO启动时可得的信息推断高斯过程（GP），从该GP采样出样本路径，在其上运行BO算法以获得期望累积遗憾的经验估计，再用外层BO优化这一估计。 论文称实验表明，该框架能在候选参数配置中有效选出性能较强的配置。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。